现代控制理论 绪方胜彦
这是一本非常经典的控制方面的书，值得控制专业的人看看。3.2闭环系绕的方块图(58)333开环传递函数和前向传熄函数59)3,3,4闭环传递函数…""r5935扰动作用下的闭环系统……(59)336画方块图的步骤……………………………………………………………(60)3.3.7方块图的简化……………61)34.状态空间棋型………633.4.1现代控制理论P曾中■■■曾晋■冒■t曾4冒留634.2现代控制理论与传统控制理论的比较…………·■會t■曾■1曾■曾··曾?(6334.3状态"■量■■…………………(63)3.4.4状态变量加■鲁■p■b…(63)3.4.5状态向量…………""…"”TT………………(64)34.6状态空间∵……………………………………"…r………………………(64)34.7状态空间方程…………………………………………………………(64)34.8传递函数与状态空间方程之间的关系……""………{67)34.9传递矩阵………………………………………(69)35动态系统的状态空间表达式………〔69)3.5.1线性徽分方程作用函数中不包含导数项的n阶系统的状态空间表达式693.5,2线性徽分方程作用两数中包含导数项的n阶桑统的状态空阔表达式………………(71)3.6机减系统…幽幽■■……………………………(73)36.1质量…………………………………(74)36.2力中k■bd·tb■■。■hd昌h日b日■…(75)36.3说明………………………………………………………(75)3.64忧械系统(75)3.7电气系统(79)3.7.1LRG电路……………………(80)3.72复阻抗1『甲■■(803.73状态空闯表示…(81)3.74串联元件的传递函数…"…"……………"…"(823.75无负载效应串联元件的传递函数■4■p■p电动■■p●申自■电伽d■……………(83)3.8液位系统………………………(84)3.8.1液位系统的液阻和液容…,…,……,(8438.2液位系统B··d看+!F4日卓中中··■甲宁·日·早……………………(86)38.3相丘有影响的液位系统即B*自日·日·日■·■●·■■■。■。pdψbψhpdb晶■■■dbh■备■“■■■备(87)3.9热力系统………:(88)3.9.1热阻和热容893.92热力系统………………………………………………”…………(89)3.10非线性数学模型的线性化电t中自自■P■■唱■。■91)3.10.1非线性数学模型的线性近似………………………………………(91)Ⅷ3.10.2液压何服系统的线性化·.··.s:中命··。·咖■■要申中中血血··血唱自咖92)例题和解答………………………………………………(95)习题………………………………………………………………………(117)第4章瞬态响应分析4.1引言…■■·鲁■·■■……………………(124)4.1.]典型试验信号.(124)4.【.2瞬态响庇和稳态响应(1244.13绝对稳定性、相对稳定性和稳态误差h■卜■■嚼P自↓h■■4■q『■申曾q鲁『吾P1【會鲁P中·PP曾早目·日·擊中124)本章要点(125)4.2一阶系统(125)4.2.1阶系统的单位阶跃响应·吾B备日吾号目备B■日吾日中吾日『目·即■电中會■·日电中中P■·中目p目■■(125)4.2,2一阶系统的单位斜坡啊应…■■■命■■■b■自命■■■……………………(l27)4.23一阶系统的单位脉冲响应“(128)4.24线性定常系统的重要特性……………………………………………(128)4.3二阶系统画■■■mpq甲b■4.3.1直流伺服马达…………………………(」31)4.3.2同服系统■■■↓■■■L■昌L■↓L■↓L■↓■■↓晶↓■郾↓■↓昌■唱■■↓■■看…(131)4,3,3负载对伺服马达动特性的影响■"44L.··°·4··p.4日·■(134)4.3.4二阶系统的阶跃响应……(134)4,3,5瞬态响应指标的定义(1374.3.6关于瞬态响应指标蚋几点说明……4(139)4.3.7阶系统及其瞬态响应指标:hdh==如如d吾■■亠如139)4.3.8带速度反愤的何服系统…↓亠↓L↓■↓■■LL■甲喜自■卩■司甲4●db■4,3,9二阶系统的酥冲响应4.4用 MATLAB进行瞬态响应分析…………………………………………(1474.1引言…………………………………………………………………(147)44.2线性系统的 MATLAB表示■即■…………………(147)4.4.3传递函数系统单位阶跃响应的求法…………(148)4.4.4在图形屏幕上书写文本…………………………咖■●■·■■●■■■■bdp■■■如k晶■晶司■■■冒h152)4.4.5脉冲响应■幽■·●■■口血■甲■甲……·(15244.6求脉冲响应然另一种方法■b山…………(155)4.4.7斜坡酝效■昌L■■■■■■■■■L■■■■冒?上……(157)4.4在状态空间中定义的系统的单位斜玻响应………………………………………(158)4.49对初始条件的响应(传递函数方法)■■■■■■■山■晶■b■晋b山4.4.10对初始条件的响应(状态空间方法情况1)…………(162)4.4.1l对初始条件的响应(状态空间方法,情况2)…………………………(16345用 MATLAB解题举例_警冒晋日P冒中吾冒q晋個…(165)4.5.1机械振动系统(165)4,5,2计算机仿真(连续时同方法}…t………………………………(168)M4.53计算机仿真《离散时间方法)·…例题和解答(73}习题………(192}第5章控制系统的甚本控制作用和南应L■………………(196)5.1引言(196)5.2基本控制作用p司■(196)52.11业控制器的分类“…+4L昌■■4b亠』L■↓“■■L■L■■■品昌↓■k↓昌■↓■昌522自动控制器,执行机构和传感器(测量元件)………■·■■■自自·血■(197)523自操作控制器……………195.2.4衩态或继电器型控跏作用(198)5.2,5比例控制作用……………………………(199)5.26只分控制作用……………(2005.27比例积分控制作用5,28比例徵分控制作用品日4日吾4品日4………(201)529比例-加积分加微分控制作用……………………!…,"!(2015.21传越器(测量元件〕紂系统性能的影啊……………………(202)53积分和微分控制作用对系统性能的影响…………(203)5.3.1积分控制作用(2035.3.2液位控制系统的积分控制(204)53,3对转矩扰动的响应(比钢控制)……n534利用MAAB求响应………………………………(2陌)535对转矩扰动的响应(比侧加积分控制)…………………………*(207)5.36分控制作用2095.37带惯性负裁系统的比例控制………………0095.38具有惯性负载系统的比例--徽分控制■■↓■晋h■■↓■昏b■h■■+■晋■■晋■昏·画;b(209)539二阶系统的比例加微分控制………………………………………………………(210)5.4高阶系统(211)4.1套阶系统的瞬态响应分析………………………………………………………(2ll54.2闭坏主导极点■中▲■■■↓·;■↓■k昌■■·■』■■■■q昌昌■■即■↓■口是即自↓■……………………(213)54.3复平面内的稳定性分析…(213)55劳斯稳定判据……_p·…………………(215)5.5.1劳斯稳定判据简介…(215)5.5.2特殊慒祝………………………s…………………………(217)5.5.3相对稳定性分析…………(219)5.5.4劳斯稳定判据在控制系统分析中的应用……219)56气动控制器…即即上命聊(225.6.1气动系统和液压系统之间的比较(2205,6、2气动乐统·+4·(21}5,6,3压力系统的气阻和气容……………………s……(22l1)64压归系统(222)5.6.5气劲喷嘴-挡板放大器Lb可·+Lqb命(223)566气矿接续骺………(224)56.7气动比例控制器(力-距离型(225)568气动比例控制器(力平衡型)………甲中幽自司b电血■即…………(228)569气动执行……會■『冒冒口■斷『T■■P■骨■冒會TtP■…………………(229)5.6.10获得徽分控制作用时基本原理………………………………(230)56.11获得气动比例抓积分挽制作用的方法(232)56.12获得气动比倒如积分如微分控制作用的方法上■雪會曾·『中平曾會會會(234)5、7液压控制器(2355.7.1液压系统……(235)5.7.2液压系统的优缺点……………”…(235)5,73说明……-………………………(25)5.74液压积分控制番…(235)575液压比例控制器……………(237)5.76级冲器■L■■■I(238)57.7获得液压比倒加积分控制作用的方法………………(2405.78获得液压比例加黴分控制作用的方法(24158电子控制器(242)5.8.1运算放大器吩■ P Pk J即pbmm……(242)5.8.2反相放大器……………+……………………(243)58,3非反相放大器…………………………………(243)5.8.4求传递函嫩的阻抗法……2465.8.5利用运算放大器构成的超前或滞后网络………■鼻■■■昏昌■■■L■晷■(246)5.86采用运算放大器的PD挽制器……h口口■b口■■…(24859正弦响应中的相位超前和相位滞后……………(2495.10单位反馈控制系统中的稳态误差……(253)5.10.1控制系统的分类………………………………………………………(2535.10.2稳态误差……………………………(253)513静态位置误差常数K…254)5.104静态速度误差常数E……………………(255)5.10.5静态加速度误差常数K……………………(256)5,10,5小结…………(257)5.10.7开环控制系统与闭环控制系统中稳态误差的比较………………………(258)例题和解答(259)习题(285)第6章根轨迹分析294)6.Ⅰ引言中4L昌qb中↓昌↓↓d■↓■昌■■「昌品■■冒(294)6.1.]根教迹法294)6.1.2章要点■■冒冒↓矗■■■晋P■1P■·甲■↓昏冒甲甲11晋曾甲【■■·■■■『平甲口暑甲■冒(295)62根轨迹图■t血●…(295)6.2.1辐角和幅值系统q昌qp中▲L晶mdb4L(295}6,2.2示例………………………………297)6.3根轨迹作图的一般规则■·■■冒血■上■■"■口■1■『曾曾··P平俨中(305)6.3,1作根轨迹图的一般规死·…(306)6.32关于根轨迹图的说明30963,36(g)的极点与Hs)的等点的抵消-……(3106.3,4典型的极零点分布及其相应的根轨迹…■■■↓■■■■L■(311)6.3.5小结……(31264用 MATLAB作根凯迹图………(32)6.5特殊情况··b44如吾b4+吾=如6.5.1变量参数不以乘法因子形式出现时的作根护迹的方法(3226.5.2正反馈系统的板轨迹(326)6.6控制系统的根轨迹分析…30)66.】根轨迹与定常增益轨迹的亚交性……………………(306.6.2条件稳定系统晶■↓↓晶■■噌晷郾↓■■司鲁■即■■即330)663非最小相位系统…(332)具有传递延迟的系统的根轨迹∴……(332)68根轨迹族曲线……即司●中自q中■血↓自咖d·口司D即自■……(336)例题和解答…■q聊d■●■wφh哂看■■■■甲ψ画讠■晋■■■h■晶h■↓■冒h(340)题………-……4(370)第7章控制系统设计的根轨迹法…………………………………………(375)7.l引TP『4中自曾中l“■■■中■■…………:…41(375)7.1.1性能指标………(375)7.2系统的校正■凸■■■■■看■■曾■番↓■警b■h■冒鲁语■■昏鲁十画■P■375)7,1,3串联校正和反馈或并联)校正……………4(375)7.1.4校正装置………………………………………………"……(3767.15设计步骤……·(3777.16本章要点…………………………………………………(377)了2初步设计研究…如吾b4.+4备·"日b4日………………(37772.1控制系统设计的根轨迹法………………·(37872.2增加概点的影响…日日即·中(378)7.2.3增加零点的影响……………………………………"…………(378)7,3超前校正………………………………………………………(379)7.3.1超前网络(3797,32基于根靴迹法的超前校正技术…P自中■■■中(3807.3.3说明………■■↓b福h■■h■昏↓■4h■■4■冒PP■(3857.3.4校正与未校正系统阶联响应的比较……………(3857,4滞后校止………………………(387}74.1●采用运算放大器的电子滞后饺正装置…………,……………(387)74.2应用根轨迹法进行滞后校止……↓■ IJd·d●◆■q·甲·甲■晶■吾■■『·(387)7.4.3用根轨迹法进行带后校正设计的龙骤·即4·bdb■■■+日P中中自·b■……………(38875滞后超前校正……………T冒『·冒4(3957.5.1利用运算放大器构成的电子滞后-超前校正装置7.52基于根轨迹法的淠后超前校下方云……………………………(396例题和解答(405)习题…(433)第8章频率响应分析…看■■■■…(438)8.1小言女_备吾“···*".·""""··P+“8.1.1系统对正弦输入信号的稳态输出备如A如4吾日.甲甲.·昌………∴…(438)81.2用图形表示频率响应性■d■■↓■……,(439)8.13本章要点…………………(439)8.2伯德图甲山日古B4+日··日·日·自咱D中‘■日十F(40)8.2.1伯德图或对数坐标图↓■}■画▲■■晶■■■『P■『"4··▲■备■■4■昏(443)822G(})H(c)的基本因子……………………41(4408.2.3增益K……"………………………(440)积分和徽分因子(〕441)82.5一阶因子(1+7)…一↓■■↓■■∵……(442826二阶因子[L+2(/mn)+/ex)2]+1………………………*………827谐振频率u和谐振峰值Mb■b■督■■冒P冒q甲…·(448)82.8绘制伯德图的一般步骤士晋晋晋!p……………·(449)82.9最小相位泵统和非最小相位系统rp*4+·〓如山血■日■P自噜中·■■·日■唱···(451)8.2.10传递延迟………〔452)8.2.11系统类型与对数幅值曲线之间的关系…(4548,2,12静态位骱误兼常数的确定-……,,……(454)82.13静态速度误差常数的确定…………………4(455)8.2.14静态加速度误差常数的确定……………………………………(456)83用 MATLAR作伯德图……↓4晶昌■■备■司晷阜……,……(457)8.3.1在一定的類率点上增益变成无穷大时对伯德的影响…(464)8.3,2求状态空闸中的系统的伯德图…………"………¨……………(466)84极坐标图v·自司·■■·■■·■日■唱唱申申卓鲁日tb■……(468)8,4.1积分和微分因子(如)3…(468)842…阶因子(1+户T)↓pmu·卓■→·日·q4如■十■吾■■■■唱P…,(46943阶因子[1+26(/an)+(/mn)2]平(470)844传递延迟472)8.45极坐标图的一般形决(474)85用MAB作奈魁斯特图………:…(476)8.5,1注底…479)8.5.2定义在状杰空间的系统的奈魁斯特图画法……………………………(481)8.6对数幅-相图■P·昏P昏P曾■P■晋■■『q■晋■■■晋■昌晶■d……………………s(484)8.7奈魁斯特稳定判据會中号甲看P■(486)8.7.1预备知识………………………(487)87.2映射定理…甲P甲申……(490)8.73映射定理在闭环系统稳定性分析中的应用……,…:4(490)8.74奈魁斯特稳定判据早P日音卡吾日14‘44b4b自(491)875关于奈魁斯特稳定判据的几点说明(492)8.76G(s)H(s)含有位于轴上射极点和(或〕零点的殊情祝……………………………(493)88稳定性分析…『■『餐……………1(4958.8.1条件定系统■■晶■口■■■……(499)8.8.2多凹路系统↑·4中可中中!广曾?冒曾■『■?『■十D■自■血日自咖司即●p●中甲电甲m看·口电(499s.8.3应用于逆极坐标图上的奈魁斯特稳定判据(501)884利用改变的奈魁斯特轨迹分析相对稳定性■_會『會會■■■■會■■個■會■(504)8.9相对稳定性…:·+··=·+“+·4+“+日·中曾十◆·■日『『■■■…………………(506)891遁过保角变换进行相对稳定性分析………(5068.92相位裕量和增益裕量(588.93关于相位裕量和增益裕量的几点说明…………………………………………(51089.4谐振峰值幗值M和谐振蜂值版率n…512)895杯崔二阶系统中阶联瞬态啊应与频率啊应之间的关系5138.96一般系统中的阶跃瞬态响与频率响应之间的关系…………(515)897截止频率和带宽…………………………………………………………(516898剪切率…………………,……(517)8.10闭环频率响应……………………………(518)810.1单位反馈系统的闭坏频率响应4『F:-T自+卡…(518)8.10.2等幅值轨迹(M遴)………(519)8.103等相角轨迹(N)………………,……∵,……………(520)g.104尼枓尔斯图……………s522)810.5非单位反馈系统的闭不频率响应最↓bL(525)8.10.6增益的整…(525)8.11传递函数的实验确定法…………………………………-…………(5288.11.1正弦信号产生器528)8112由伯德图求最小相位传递函教……………(529)3113非最小相位传递函数……………………………*……………(530)8.114关于实验确定传递区数的儿点说明例题和解答■血■■b■盘血■口■■自■■■■■■■■■_■■口■■盘血■鲁■1●和中血D命申…………(533习题(56第章控制系统设计的频率垧应法(571)引肓咖●?控制系统设计的频率响应法…………………(5719.1.2从开不頻率响应可以获得的信息…唱卓幽■“●■◆■■如····Paqq↓·甲571)9.1.3对严环频率响应的要求………44572)91.4超前滞后和滞后超前校正的基本特性…………∵(53)915本幸要点…573)92超前校正……………………………………"………………(573)92!超前校正装置的特性…………(573)922基于频率响应法的超前校正………………………(574)9.3滞后校币…■山d■…………581)9.3,1滞后校正装量的特性w■!冒■■昏『■晋■冒+『晶………"……(581)93,2幕于频卒响应法的滞后校正…………………………………(582)9.3.3关于滞居校正的一些说明588)9.4滞后-超前校正…………(589)94.1溢后-超前校正装置的特性·■曾曾4·冒骨T中·「冒曾雪『『會自口t曾會4會■■『中曾平·目自曾會日·日幽(589)9.4.2基于频率响应法的滞后超前校正……………·(5919.5结论5959.5.1超前、滞后和滞后超前校正的比较(595)95.2图形对比……………………………………………(595)9.53反馈校正………(5969.5.4不希望极点的抵消……………"(596)9.5.5不希望的共轭复数极点的抵消……(597)56结束语…鲁自日·b中日即………………………………………(598)例题和解答■唱↓昌郾昌■■昌昌■↓■■■〖』』晶■晷晶L■↓口■■↓■■■■即中↓(598)习题622)第10章PID控制与鲁控制………(625)10.!引言………(62510,2PI控制器的调节律………………………………………………(625)10.2.1控制对象的PD控制…………(625)10.2.2用来调整P控制器的齐格勒尼柯尔斯法则(62610.3.3第一种方法…………………………………………………(626)10.24第二种方珐……(628)102.5说明……"…10.3PI控制方案的变形(634)10.3.1PID控制63510.3.2IP担齣…………………(63610.3.3从IPD控制方案推广到带状态反馈的积分控制方案367)10.3.4二由度PD托制↓4吾··B日k日(6380.4二自由度痉制………,………(638)
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基于Xgboost的商业销售预测
基于Xgboost的商业销售预测，以德国Ｒｏｓｓｍａｎｎ商场的数据为例，通过对数据的探索性分析，以相关背景业务知识体系为基础，通过可视化分析，提取隐含在数据里的特征，使用性能较优的Ｘｇｂｏｏｓｔ方法进行规则挖掘，取得较好效果。第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测277·(3)eta:收缩步长,即学习速率,取值范围是,3.1数据来源默认为0.3。在更新叶子节点的时候,权重乘以本文所有数据均来自 Haggle中的 Rossmanneta,以避免在更新过程中的过拟合。商店销售额数据集。 Rossmann是商人 Dirk ross(4) max _ depth:每棵树的最大深度,取值范围mann创立的德国首家平价日用品商店,现在的是,默认为6。树越深,越容易过拟合。Rossmann公司逼布欧洲7个国家,分店达100多(5) subsample:训练的实例样本占整体实例样家。论文通过位于德国的1115所 Rossmann连锁本的比例取值范围是(0.1],默认为1。值为0.5商店的历史数据预测未来48天商店的销售额时意味着 Boost随机抽取一半的数据实例来生成Haggle给出了三个数据集: train、test、 store,分树模型,这样能防止过拟合别是训练集测试集和商店基本信息的数据集,对训(6) colsample bytree:在构建每棵树时,列(特练集建模训练,对测试集进行预测。征)的子样本比,参数值的范围是(0,1]数据集基本信息如下(7) objective:默认为reg: linear;(1)训练集 train.csv:时间范围为2013年01月(8)sccd:随机数种子,为确保数据的可重现01日到2015年07月31日,共942天,1017209条性,默认为0。数据。2.2K折交叉验证方法(K一CV(2)测试集test.csv:时间范围为2015年08月论文采用K折交叉验证方法。将原始数据0日到2015年09月17日,共48天,41088条数分为K个子集,每个子集分别验证一次,剩余的K据组子集作为训练数据,这样可得到K组训练集(3)商店基本信息数据集 store.csv:1115条数和测试集以最终的分类平均精度作为性能指标。据,共1115家商店的信息。在实际应用中,K值一般大于或等于2,需要建立K3.2数据的可视化分析及原始特征提取个模型来进行K折交叉验证的实验,并计算K次为了获取影响销售额的基本数据特征,论文对测试集的平均辨识率Gaggle提供的 Rossmann数据集进行了可视化分K折交叉验证的结果能较好说明模型效果,有析,提取原始特征集。效地避免欠拟合与过拟合。在 Boost中,通过(1)顾客数和销售额之间的关系xgb.cv函数来做交叉验证。从图1中可以看出,顾客数和销售额之间存在2.3独热编码(One- hot encoding紧密的正相关关系。由于 Boost仅适用于处理数值型向量,因此处理训练集和测试集时需要将所有其它形式的数10.0据转换为数值型向量,本文采用独热编码将特征值转专换为数值。50独热编码也称一位有效编码,即对于任意时间任意给定的状态,状态向量中只有一位为1,其余6各位为0,将n类特征值转化成n位二进制数串,将顾客数特征的每个对应类设置为1。独热编码将每一个特图1顾客数与销售额的关系曲线征的个取值通过独热编码后转换成了n个二元特(2)促销对销售的影响的可视化分析征,通过该方法将特征转变成稀疏矩阵6。独热编图2和图3中 Promo取1表示当天有促销活码能够解决分类器不好处理属性数据的问题并在动取0表示没有促销活动。从图中可以看出促销一定程度上扩充了特征活动对顾客数并没有太大影响,但销售量却明显提3数据预处理高了,即促销活动并没有吸引更多的顾客,但提高了顾客的购买力,从而提高了销售额。通过查询原始为了获取数据中的有效特征,论文采用探索性数据发现没有促销的情况下顾客平均消费8.94欧数据分析方法对数据进行可视化分析获得数据分元,有促销活动的情况下平均消费10.18欧元布特征,理解原始数据的基本特征,发现数据之间的(3)星期( DayOf Week)对销售影响的可视化分潜在模式.找出数据中的有效特征析21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net278南昌大学学报(理科版)2017年40000表2商店薮据基本特征集30000特征名称含义值批20000ore商店号取值:1到1115商店类型10000商店类别分类:逢础类met最近的党争对手的距薮卷:桊商店0离里有761个商店有PromoCompetition-图2促销对销售额的影响Open SinceMonth竞争对手开张的月份月份Open since year竞争对手开张的年份年份数据6000P持续性的促销活动0:无,1:有的4000Prom2 Since Week开始参加Pomo2促销日历上的第几周数的日历周值2000Pomo2 Sincerer开始参加Pm2i年份数据PromoPromoInterval参加Pomn2促销开始Jan,Apr,Jo)e的月份列表Feb, May, Aug, Nov".图3促销对顾客数的影响Mar, Jun, Sept, Dec从图中可以看出,星期日的销售额中位数和上不同的分类特征在训练集和测试集中的比例见四分位数远远高出正常营业日,但是下四分位数却表3~6低于正常营业日,即有些商店星期日营业额高于平表3Open特征取值比例时,但也有一部分商店的销售额低于正常营业日。从图中也可以看出,从周一到周六,周一的销售额偏16.99高一些,星期六的销售额偏低一些test/yo14.5585,4440000表4Prom特征取值比例30000Pramo0凝train61.8538,15批2000test/%50.4239.5810000表5 Stateholiday特征取值比例y星期几1.990.660.40图4销售额在星期1~7中的分布情况test/%99.560.44由于篇幅的关系,对数据的可视化分析不表6 Schoolholiday特征取值比例列岀。根据这些数据的可视化化析,我们提取出如Schoclholiday表1所示和表2所示的训练数据和测试数据原始特test/%55.6544.35征集以及商店数据基本特征集。表1数据原始特征集3.3数据预处理持征名称含义3.3.1数据清洗为获得可训练用数据,我们对原tcre有店号取值:1到1115始数据进行清洗,具体过程如下:DayOfWeek星期几取值:1到7(1)标记异常数据。如商店是开门的,但是销Date时间如2013-01-01Sales销售额数值售额为零的数据为异常数据Customers顾客数数值(2)对训练集的 Sales销售额字段取对数,设置是否开店关店,1:开店为 Saleslog字段;P当天是否有促销0:无促销,1:促销0:非假日,a:公共假日;b:(3)缺失值用一1填充;State Holiday假日复活节,c:圣诞节(4)合并训练集和测试集,添加Set字段,用以SchoclHoliday学校假日0非假日,1:假日分训练集和测试集,值1为训练集,0为测试集;(3)数值化分类特征值。原始数据集中, State21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测holiday分类特征取值为0、a、b、c,无法代入模型计算因此重新编码为0、1、2、3; Store Type分类特4实验结果及分析值为a、b、c、d, Assortment分类特征值为a、b、c,采4.1实验条件用同样方法用整型数据重新编码(1)软件环境(6)分解特征。将原始数据集中Date特征分(a)操作系统: Windows7x64解为 DatcDay、 Datc Wcck、 DatcMonth、 Datc ycar(b)开发平台: Python2.7+R3.4.2DateDay OfYear5个特征(c)第三方库: Python: numpy+ pandas+(7)增加字段 PateNt,即Date转换为整型的 atplotlib I xgboost;R3.4.2库: data table|gg形式lot2tlubridate-zoo-dplyr+scales+xgboost+(8)规范化特征表达。对 Competition- forecast glmnetpen sinceRer和 CompetitionOpenSinceMonth字(2)硬件环境段合并成普通年月的表达,并转化为整型;将Pro处理器:Iner(R)Core(TM)i3-4160CPUcmoZsincc ycar和 Promo2 Since wcck字段合并成普3.60GHz通年月的表达,并转化为整型,增加字段内存:8GBPromo2 SinccInt4.2单 Boost模型()删除偏差大于2.5的异常数据。对特征工程后的所有特征用 Boost模型进行(10)删除存在异常的数据点,如图5所示的异训练,参数如表7所示。常数据。表7单 Boost模型参数25000参数值参数值15000thread500M4M小人Activereg: linear subsamplegrounds20000colsample bytearly stop. round250004.3组合模型0%时你以根据模型的作用将模型分为三类:商店模式模型、数据合并模型、混合模型。商店模式模型:下面采用单个模型是对每个商图5异常数据店进行单独拟合。这类模型关注商店各自的特性,3.3.2特征处理论文根据相关信息背景对数据但是它也错过了可在其他相似商店的模式中获取的进行特征处理:信息(1)增加字段 Competition OpenInt(1)线性模型lm拟合趋势,不带特征交互的(2)添加一些额外的特征,如商店的位置特征 Boost模型拟合残差StoreState发薪日效应特征 PayDay(在一个月的第(2)线性模型lm拟合趋势,带特征交互的Ⅹg个工作日设置特征值为3在随后的两天设置为 boost模型拟合残差2、1)(3)线性模型lm拟合趋势,不同参数值的(3)增加商店平均每天的销售额 Sales PerDay、 glmnet模型拟合残差平均每天的顾客数 CustomersPerDay、平均每天每(4)tslm模型拟合趋势丨季节性,Ⅹ gboost模位顾客的销售额 SalesPerCustomers Per Day作为新型拟合残差。的特征。(5)tslm模型拟合趋势十季节性, glmnet模型(4)增加特征组合,如: store; DayofWeek,拟合残差store: Dayofweek: Promo等等。(6)tslm模型拟合趋势十季节性,Ⅹ gboost模型+ gemnet模型拟合残差。(7)每个商店直接用Ⅹ gboost模型拟合残差。21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net·280·南昌大学学报(理科版)2017年这些模型中,含有 Boost模型的模型参数设1.5- A. train-rmspe- B. train-rmspe置如表8,其中模型7中参数 rounds值设为500。1.0-A.validation-rmspe-B validation表8组合 Boost的模型参数0.5参数值0150030004500600075009000参数值RMSPEreg: linear eta0.013C0max _ depth图6在训练集 train和验证集 validation上的 RMSPE值colsamplc bytrcc0.8subsample3.95图7给出了 Boost模型中非组合特征的重要数据合并模型:下列模型使用合并有 store数度得分,从图中可以看出时间类特征和有关竞争对据集和trai训练集的数据集。各个模型的参数设手的特征得分非常髙,这意味着这些特征对模型具置如表9-11有非常大的影响。表9没有特征工程的 Boost模型DateWeek参数参数CompetitionopenIntreg: lineareta0.01SalesperDayPromorounds3000max _depthcolsample bytreesubsampleAssortment 152100000020000003000000F score特征重要度表10有特征工程的 Boost模型图?特征重要度得分参数参数值bjectivereg: linear eta为了对比各模型的泛化效果,我们给出了单类模型(线性模型LM、时间序列线性模型TSLM、基4000subsoIl0.9于 Lasso和 Elastic net正则广义线性模型 glmnet、early stop. round100cclsample bytree极端梯度上升模型ⅹ gboost)和它们之间的组合模型在测试集上 RMSPE值,从而评价模型在测试集表11153个特征十特征交互的 Xgboost模型上的泛化能力。如表13所示参数值参数表13各模型 RMSPE值比较objectivereg: linear etaC.015max depth18模型RMSPE值.20657300CLM一简单的特征处理rounds. 1l.7TSLM+筒单的特征处理cCanvTree0.12751early stop. round100random forest-简单的特征处理glmnet+简单的特征工程3.11974组合模型:通过组合数据合并模型来获取跨多个商Boost十简单的特征工程0.11839店之间共同的特质。模型的残差用商店模式模型中Boost+特征工程Boost+ glmnet+特征工程0.11262的模型来拟合,从而获得每个商店的特质。用Igloos+ glmnet+tslm+lm+特征工程0.1114Gprcomp函数从数据中提取50个主成分,并用Xg从表中可以看出,Ⅹ ghost单模型的能力就优bost模型来拟合、计算残差。模型说明如下:于其它模型,在进行了简单特征工程后, Boost(1)使用线性模型lm拟合趋势,带特征交互的和 gemnet模型相比, Boost模型依然效果更好。glmnet模型+ Boost模型拟合残差,最后我们结合TSLM|LM在处理趋势和季节性上(2)使用tslm拟合趋势和季节性,带特征交互的优势,采用集成方法对 Xgboost+ glmnet进行组的 Boost模型拟合残差。合得出优化模型Ⅹ gboost+ glmnet+tslm+lm+特图6给出模型在训练集和验证集上的 RMSPE征工程, RMSPE值得到较大提升,泛化性能最优的变化过程,横坐标是次数,纵坐标是 RMSPE的值A是人工删除了异常点的数据中的异常数据5结论并没有删除。可以发现在训练集上训练的前500次本论文研究基于 Boost方法对实体零售业销RMSPE的值就迅速的降低到0.2,然后在1750次售额进行预测。论文以德国零售业 Rossmann公就在0.1左右了,可以看出在训练集上效果很好。司1115家实体门店的商场信息和销售数据为薮据21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net第3期饶泓等:基于 Boost的商业销售预测281·源,采用 Boost方法对公司销售额进行预测。参考文献通过在特征工程中对原始数据进行特征提取、L1」赵啸彬.基于数据挖掘的零售业销售预测LD.上海:选择和构建,筛选岀用于训练的特征属性;对比Xα上海交通大学.2010boost、随机森林、 GLMNET以及IM、TSIM模型2 CHEN T,HET. Higgs Boson Discovery with boosted等不同方法对销售额的预测结果,表明 Xgboosτ方TreesLCI.JMLR: Workshop and Conference Proceed法无论是训练速度还是在 RMSPE评价标准上都具2015.42:6980有明显的优势。3 ROBERT E. Banfield, Lawrence (. Hall. Kevin WBowyer. W. P. Kegelmeyer, A Comparison of Decision为了进一步提高 Boost预测模型的精度和泛Tree Ensemble Creation Techniques LI]. IEEE Trans-化能力,本文通过大量的特征工程,尝试多种模型的actions on Pattcrn Analysis and machinc intelligence集成学习方法和参数调优,利用 GLMNET和Xg2007,29(1):173-180boost模型拟合残差,并结合IM、TSLM在趋势和[]李航.统计学习方法[M]北京:清华大学出版社,李节性预测的优点,获得组合优化模型。实验表明2012该组合模型在性能上优于单一 Boost预测模型。[5]闻玲·移动平均季节模型在商品销售收入预测中的应这种基于Xⅹ gboost的组合模型不仅适用于对德AJ. Market Modernization, 2010(28):43-45国零售业销售额的预测还可以将此方法应用于国6黄伟陶俊才.一种基于k- means聚类和关监督学习内零售实体业甚至电商平台的销售额预测,对于提的医学图像分割算法[J].南吕大学学报(理科版),2(14,33(1):31-35高商店的运营生产模式、日常管理、价格管理、配送[7 RICE J Mathematical Statics and Data Analysis[M]方式及精准营销具有重要的意义cand Edition, Plymouth: Duxbury Press, 2006: 221-21994-2017ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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